The post has been translated automatically. Original language: Russian
What distinguishes the 5% of companies where AI actually makes money?
The Harvard Data Science Review published a study in 2026 with a provocative conclusion: productivity gains of 2-10 times are achievable. But only on one condition.
Don't "embed AI in processes." And redesign the processes for AI.
The difference is fundamental:
Implementation: a person does the work, the AI helps in individual steps. The gain is 10-20% on the task, about zero on the process as a whole.
Redesign: agents perform the entire process, a person supervises, resolves exceptions and improves the system. The winnings are multiple.
One of the documented cases is that an industrial company has reduced the time required to prepare audit reports by 92%. It's not because "analysts are typing faster." Because the process was rebuilt from scratch.
The inconvenient conclusion for most companies is that your problem is not technological. It's organizational.
Do you agree or should we argue in the comments?
Что отличает 5% компаний, у которых ИИ реально зарабатывает деньги?
Harvard Data Science Review опубликовал в 2026 году исследование с провокационным выводом: прирост продуктивности в 2–10 раз достижим. Но только при одном условии.
Не «внедрить ИИ в процессы». А перепроектировать процессы под ИИ.
Разница фундаментальная:
❌ Внедрение: человек делает работу, ИИ помогает на отдельных шагах. Выигрыш — 10–20% на задаче, около нуля на процессе в целом.
✅ Редизайн: агенты выполняют процесс целиком, человек супервизирует, разбирает исключения и улучшает систему. Выигрыш — кратный.
Один из задокументированных кейсов: промышленная компания сократила время подготовки аудиторской отчётности на 92%. Не потому что «аналитики стали быстрее печатать». Потому что процесс пересобрали с нуля.
Неудобный вывод для большинства компаний: ваша проблема — не технологическая. Она организационная.
Согласны или поспорим в комментариях?
Share
